《现代财经-早读早分享》2024年12月23日周一（第3223期）

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  一、早读分享   

数字化情境下商业模式创新导向：价值还是效率?——数字原生和非原生企业的路径比较研究

  导读  

一、问题提出

《中国数字经济发展研究报告(2023年)》显示,2022年中国数字经济规模达到50.2万亿元,占国内生产总值(GDP)比重达到41.5%,一场广泛而深刻的数字革命正在来临[1]。在数字经济和实体经济融合的过程中,以人工智能(AI)、区块链、5G等数字技术为基础的数字化情境为制造业商业模式创新(business model innovation,BMI)带来新的机遇和挑战[2]。例如,大规模数字基础设施建设突破创新要素的时空限制,增强制造业企业的信息搜寻和利用能力,改变其价值创造行为;新型数字消费理念要求企业及时创造新的利益点以满足顾客的深层次需求,进而重塑企业价值主张;数据资源、数字人才、数字治理等为商业模式变革提供技术和制度支撑[2]。因此,数字化情境如何影响制造业企业BMI是值得研究的重要现实问题。与此同时,数字赋能商业生态跃迁升级,孕育出一批新型商业形态——数字原生企业(digital native enterprise)。数字原生企业是指以算法、数据为重要战略资产,基于数字经济逻辑设计其商业活动,依托数字技术提供数字产品的新兴企业[3-5]。抖音、拼多多、美团等数字原生企业的迅速崛起和高速发展,都离不开以数字技术驱动的新型商业模式。数字时代涌现的新型商业模式正不断打破行业壁垒,衍生出新的创新范式、合作网络和生态架构,冲击数字非原生企业(digital non-native enterprise)既有的创业逻辑、价值网络和商业模式[6]。数字非原生企业是指围绕研发、采购、生产、销售等业务在物理世界开展具体活动的企业[3]。在面对高不确定性数字化情境,以及新业态、新商业模式冲击时,BMI是数字非原生企业改变价值创造和捕获方式、保持竞争优势的重要手段[6]。BMI是一个持续的动态过程,数字原生和非原生企业都需要不断进行BMI,但两类企业在数字技术、资源能力、组织治理等方面存在较大差异,故深入探究数字化情境下数字原生和非原生企业BMI导向和路径的差异具有十分重要的理论和实践价值。

学术界关于BMI的研究已有丰富的成果,大致围绕以下三方面展开:一是BMI的驱动因素,包括资源能力、管理者认知、技术创新、市场需求、制度环境等内外部因素[7-9];二是BMI的实现过程,从创新要素、创新程度和具体步骤阶段等不同视角展开BMI的机制研究[5,7];三是BMI的结果及影响,主要探究BMI对企业绩效、企业能力和竞争优势等方面的影响效应[7-8]。近年来,数字化情境下BMI研究受到越来越多学者的关注。部分学者强调数字技术属性对BMI的驱动机制,如汪志红和周建波(2022)探究数字技术可供性对渐进性和颠覆性BMI的影响机制[10];许多研究分析数字类型企业的BMI机制和路径,如周文辉等(2022)从企业家精神和行动学习视角探究数字平台企业BMI机理[11];还有一些文献关注数字化转型、数字能力与BMI的关系,如刘思慧等(2023)提出BMI是数字化转型的重要驱动因素[12]。综观上述研究,仍存在以下不足:首先,BMI往往呈现典型的非均衡特征,是一个“局部突破—试验推进—板块定型—整体匹配—(新一轮)局部突破”的循环过程[13],探讨哪一个商业模式功能板块率先被突破,并由此带动其他板块成长,以实现整体匹配的BMI导向和路径研究仍然过于抽象或宽泛,大多仅简单陈述。其次,现有BMI导向或类型划分对数字化情境下新型商业模式的解释力度有限,迫切需要新的理论指导。最后,现有研究往往忽略企业数字原生属性的重要作用,尚未充分考虑数字原生和非原生企业的先天差异,也并未有效分析数字化情境如何影响数字原生和非原生企业的BMI导向。

综上,本文尝试做出如下努力:首先,在江积海和王烽权(2019)[14]研究的基础上,结合数字技术赋能企业创新的两种方式[15],提出价值导向型BMI(value-oriented BMI,VBMI)和效率导向型BMI(efficiency-oriented BMI,EBMI)。具体而言,数字技术赋能企业创新主要有两种方式,一是数字技术嵌入现有物理产品/服务,生成新型提供物(offering),实现从只针对单一的顾客待办任务扩展到某个顾客消费过程,这类创造新顾客或向顾客提供新利益的供给逻辑契合VBMI[14-16];二是数字技术应用改进核心流程,降低交互成本,提升企业内外部创新资源配置效率,此种不涉及创造新顾客或向现有顾客提供新利益的过程创新符合EBMI[14-15]。其次,引入技术-组织-环境(technology-organization-environment,TOE)分析框架综合表达数字化情境特征[17-18]。然后,基于数字原生属性差异,将专精特新样本企业划分为数字原生和非原生企业。最后,采用模糊集定性比较分析(fuzzy-set qualitative comparative analysis,fsQCA)方法计算105家数字原生和非原生专精特新企业数据,揭示数字化情境组态影响VBMI与EBMI的多元驱动路径,比较数字原生和非原生企业不同导向BMI路径的异同,并针对性地设计BMI策略。研究结论不仅能够拓展BMI前因、类型和边界条件研究,综合刻画数字化情境组态如何影响BMI导向,还可以对比数字原生与非原生企业不同导向BMI组态特征,以期从商业模式视角拓展数字化情境下企业竞争优势来源的理论边界,为数字原生和非原生企业BMI路径选择提供系统方案。

二、理论基础与研究框架

(一)数字化情境的TOE框架表达

云计算、AI、物联网等数字技术的迭代发展与应用场景交互融合构成数字化情境[17]。数字化情境既依托于数字技术嵌入,也需要组织和环境的有力支撑,即TOE框架适用于综合性地表达数字化情境,且在解释复杂创业现象,以及提炼影响因素方面具有较高的系统性和可操作性[19]。本文借鉴古安伟等(2022)[17]、阮添舜等(2023)[18]的研究,引入TOE框架描述数字化情境特征以提炼不同导向BMI的影响因素。

1.数字技术

数字技术强调企业基于技术特征的开发、采纳和应用行为,包括数字技术开发和数字技术应用[20]。(1)数字技术开发,指企业对物联网、AI和云计算等数字技术的投资与试验过程。数字技术开发强化需求预测,协调和优化业务流程,以更低成本提高生产率[2]。(2)数字技术应用,指数字技术被企业掌握、采纳和普及的过程[21]。数字技术应用能够提高信息交流效率,促进企业之间的合作[22],及时捕获并满足顾客的个性化需求。

2.组织条件

组织条件聚焦于与数字技术相匹配的动态能力。动态能力是企业整合、建立和重新配置资源以应对商业环境变化的能力[23],以学习为主导,在实践中不断完善。动态能力能够促进新技术研发和应用,带来组织结构变化,协同多元行动者,促使企业及时掌握市场动态,满足不断变化的市场需求[24]。企业动态能力的强弱在设计和调整商业模式、保持长期盈利能力方面至关重要。

3.环境条件

环境条件是指企业所处的数字技术实施环境,主要包括市场竞争环境和制度环境[17]。(1)市场竞争,指企业经营活动所处的市场环境中同类经济行为主体相互竞争的行为表现[25]。在当前充满活力和不可预测的市场中,企业必须引进数字技术,积极应对由于市场边界模糊和进入壁垒消除而加剧的竞争[26]。(2)制度环境,指一系列用来建立并规范企业生产、交换及分配活动的政治、社会和法律的基础准则。制度环境影响商业模式设计的可行性,以及商业模式的具体执行方式[27]。

(二)BMI导向

作为一种系统性创新,BMI是指对商业模式的关键要素或连接这些要素的架构进行新奇设计与非凡改变的动态过程[28]。国内外学者基于不同视角对BMI展开大量研究:战略视角强调企业依据外部环境变化重新配置内外部资源,并不断迭代其商业模式以适应新情境[29];认知视角源于管理层分析,探究高管认知如何影响BMI机制[28];制度视角聚焦产业政策、行业惯例等因素对BMI合法性的要求[27];资源视角大多基于资源基础观,分析企业资源和能力属性如何影响BMI[30]。其中,有关BMI导向的理论划分已较为成熟,如佐特和阿米特(Zott &Amit,2008)将BMI划分为新奇导向和效率导向[31];基于创新程度差异,BMI被划分为渐进性导向与颠覆性导向[7];江积海和王烽权(2019)引入效率型和价值型BMI,研究线上到线下(O2O)创业失败现象[14];刘思慧等(2023)依据价值主导逻辑将BMI导向划分为创收型和编排型[12]。

针对数字化情境,本文提出价值导向型BMI和效率导向型BMI,依据如下:(1)现有BMI导向研究已无法适配新情境下的新型商业模式,有必要结合数字化情境对BMI导向作出新的解读。(2)VBMI和EBMI是数字化情境下两个重要的BMI导向。单纯依赖于固定功能和属性集合的传统“提供物”概念,已不足以适配数字交互时代价值创造的新机会,而企业将数字技术嵌入终端解决方案的供给中,则能够创造新规则,强化或提升顾客体验[32],故VBMI是数字化情境下一个重要的BMI导向。EBMI追求运营效率,优化交易网络和降低交易成本,调整原有商业价值链,而数字技术应用能够降低现有规则成本,实现专业化运营,提高组织效率,故EBMI是数字化情境下一个重要的BMI导向[14]。(3)VBMI和EBMI可以较好地概括数字化情境赋能企业BMI的两种创新导向和特征[15]。

1.价值导向型BMI

VBMI是一种以顾客体验为中心,以产出端创新为方向,设计终端解决方案的新整合逻辑[14,33]。作为对数字革命的回应,消费者行为正在发生变化,市场已经从单纯的产品消费转变为关注产品或服务带来的最终效果,客户希望获得额外服务以改善消费体验。这一变化要求企业以顾客需求为导向,在其提供物中越来越多地嵌入数字技术[34]。客户则根据新提供物是否降低现有解决方案的成本或创造新价值的能力来评价技术效果,不同潜在客户可能希望获得数字技术的不同属性,这就需要设计出差异化供给方案。

2.效率导向型BMI

EBMI被定义为以过程效率为中心,通过降低采购、制造、营销等特定业务的流程成本来构建新交易方式的过程[14,35]。企业应用数字技术优化现有业务流程,高效协调组织运营,不仅有利于节约成本,如使用AI可以降低供应链成本,还可以解绑企业传统业务[34]。

两类BMI导向的区别如表1所示。

表1 VBMI和EBMI的区别

(三)数字化情境与BMI

数字化情境下的BMI是一个多维复杂的过程,涉及技术、市场、政策、组织等多个因素,现有研究主要聚焦于以下几个方面:一是新兴数字技术应用如何推动BMI,关注数字技术属性如何改变生产方式、交易方式等[10];二是强调数字情境下数字平台、数字生态系统的BMI演化过程、互动机制和价值共创路径等[5,11,34];三是从顾客价值出发,探究数字技术如何通过个性化服务、顾企交互、顾客旅程设计等提升顾客体验,聚焦数字交互价值创造[16,32];四是关注数字化转型、数字化水平、数字能力、数字投入等与BMI的关系[2,6,20]。

综上,数字技术开发、数字技术应用、动态能力、市场竞争和制度环境这五个数字化情境特征变量均为影响BMI导向的重要因素,且各因素与BMI导向之间并不仅仅是简单的线性关系,还可能存在非线性关系,故数字化情境各因素如何协同驱动BMI导向仍是一个开放性问题。进一步,企业数字原生属性是影响不同导向BMI的关键控制变量,但现有研究往往忽略数字原生和非原生企业BMI的先天差异。因此,本文基于组态理论,深入挖掘数字化情境驱动数字原生/非原生企业VBMI和EBMI的协同机制和多元路径,研究框架如图1所示。

图1 研究框架

三、研究设计

(一)方法选择

本文采用fsQCA方法探究数字化情境组态影响BMI导向的因果复杂机制,其原因为:(1)数字化情境下BMI是多因素协同、动态、复杂的过程,而fsQCA聚焦多个关键因素如何组合引致特定现象的发生,适用于解释数字化情境组态如何影响BMI导向这个重要问题;(2)fsQCA能有效识别关系不对称性、多重等效性和因果复杂性,避免了传统线性回归、聚类分析等方法的不足;(3)fsQCA具备详细的隶属分数,支持更为精准和严格的一致率集合计算[27,36]。

(二)样本选择与数据来源

本文选定专精特新企业作为研究对象,原因如下:(1)专精特新企业是中国中小企业成长与发展的重要标杆,也是增强产业链与供应链韧性的重要保障;(2)专精特新企业培育仍存在一些问题和障碍,如数字技术产业化率偏低;(3)专精特新企业数字原生属性分类明显,BMI容易观察,方便实证测量和比较。

本文选取2019—2021年沪深两市主板、创业板和中小板专精特新上市公司为研究样本,数据主要来源于深圳希施玛数据科技有限公司CSMAR中国经济金融研究数据库和上市公司年报,并取3年均值测量。以工业和信息化部累计公布的3批共计4 762家专精特新“小巨人”企业(截至2021年7月)为初始样本,并进一步筛选:(1)剔除成立不足三年的公司;(2)删除未在沪深两市主板、创业板和中小板上市的公司;(3)删除样本期间被特殊处理及退市的公司;(4)剔除重要数据缺失或异常的公司。最终保留专精特新企业105家。以中国信息通信研究院提出的“企业数字化转型发展双曲线”为依据,将软件和信息技术服务业、计算机、互联网、通信等划分为数字原生企业,纺织、汽车制造、医药制造等划分为数字非原生企业,最终选定33家数字原生企业和72家数字非原生企业。

(三)变量测量

1.结果变量

(1)VBMI。借鉴江积海和沈艳(2016)[37]的研究,聚焦年度报告中企业简介、经营范围、企业使命、核心竞争力、公司未来发展等部分描述,利用文本挖掘和扎根理论,对样本企业VBMI描述语句一一编码。具体步骤为:(1)汇总样本企业资料,统一编码,大致确定测量关键词,如“最佳解决方案”“顾客需求导向”等;(2)由团队成员独立阅读样本企业资料,进行渐进式编码;(3)系统归类整理,获得最终的编码结果见表2。最后,汇总各个样本企业的关键词数量并进行对数化处理作为VBMI的测量结果。

表2 VBMI编码结果

(2)EBMI。EBMI旨在提高交易效率,降低交易成本[38]。参照已有研究[39-41],采用能反映交易效率的技术效率作为EBMI的代理指标。该指标通过随机前沿分析(SFA)模型进行计算,公式如下:

lnQi=β0+β1lnKi+β2lnLi+β3lnKi2+β4lnLi2+β5lnKi×lnLi+(Vi-Ui)

其中,Qi、Ki和Li是产出、企业资本存量和劳动力投入,产出Qi使用净利润衡量,企业资本存量Ki和劳动力投入Li分别使用总资产和员工人数衡量,Vi、Ui分别代表正态分布和半正态分布的随机变量。

2.前因变量

(1)数字技术。①数字技术开发。参照王宇等(2020)[42]、陶锋等(2023)[43]的研究,采用数字技术投资除以企业总资产测量。数字技术投资包括数字软件投资和数字硬件投资,其中,数字软件投资是与数字技术相关的无形资产年末余额,即科目名称中包含“智能”“软件”“系统”“信息平台”“数据”等关键词的无形资产项目,数字硬件投资是与数字技术相关的固定资产年末余额,即科目名称中包含“电子设备”“计算机”“数据设备”等关键词的固定资产项目。②数字技术应用。借鉴已有研究[44-46],采用上市公司年报中与“数字技术应用”相关的特征词频数来测量。参照重要政策文件、权威报告和现有研究[44],确定与数字技术应用相关的特征词,包括AI、智能交通、智能医疗、数字营销、移动互联等,基于爬虫软件Python对样本企业2019—2021年公司年报中出现的特征词进行搜索、抓取和词频计数,加总每个特征词出现的频数,并将加总词频对数化处理后作为测量结果。

(2)组织条件。本文采用动态能力表征组织条件,并参照赵凤等(2012)[47]、王墨林等(2022)[48]的研究,通过以下三个维度衡量:①创新能力,采用本科以上员工的比例衡量;②吸收能力,采用研发支出强度即年度研发支出/营业收入衡量;③适应能力,采用资产报酬率衡量,该指标反映企业资源整合和配置能力。然后,将三个维度得分标准化后取均值作为动态能力的综合指标。

(3)环境条件。①市场竞争,采用赫芬达尔指数衡量,即单个公司主营业务收入占整个行业市场份额[49],该值越小表示市场竞争越强;②制度环境,采用市场化指数衡量制度环境水平[50-51]。数据来源于王小鲁等(2021)[52]的《中国分省份市场化指数报告(2021)》,由于数据只更新到2019年,考虑制度环境的相对稳定性[50]和时滞性[53],本文用2019年各省份市场化指数数据近似表征2019—2021年样本企业所处的制度环境。

所有变量及测量如表3所示。

表3 变量及测量

(四)变量校准

本文基于软件fsQCA 4.0的校准函数calibrate计算变量,通过客观分位数值确定3个定性锚点的位置,即结合实际数据分布情况,设定数字原生和非原生企业fsQCA完全隶属、交叉点和完全不隶属的3个校准点分别为样本数据的95%、50%和5%分位数[36]。为了规避前因变量的隶属度恰好为0.500 0的组态归属问题,将隶属度为0.500 0的值修改为0.499 9。前因和结果的具体锚点值见表4。

表4 变量校准

四、实证分析

(一)必要条件分析

本文采用fsQCA方法对所有单一条件进行必要性检验。一致率是衡量必要条件的重要标准,当某条件一致率大于0.900 0时,可基本认为该条件是特定结果的必要条件。在表5中,无论是数字原生还是非原生企业,所有前因变量的一致率均未超过0.900 0,即均不构成结果变量的必要条件。

表5 必要条件分析

(二)组态分析

本文基于软件fsQCA 4.0分析专精特新数字原生与非原生企业高或低VBMI和EBMI的组态,依据组态理论化过程,对发现的组态依次进行命名。计算结果报告形式较为简单且结论较为可靠的中间解,同时考虑简约解。

1.高VBMI路径

本文通过软件fsQCA 4.0的真值表算法,使用删除和编码操作,设定数字原生和非原生企业案例频数阈值和原始一致性阈值为1和0.8,不一致性的比例减少(PRI)一致性阈值为0.7,计算结果如表6所示。数字原生企业高VBMI路径有3条,总体解的一致率和子路径的一致率均大于0.8,表明所有路径均通过了定性比较分析(QCA)检验。数字非原生企业高VBMI路径有5条,反映数字化情境下BMI的多重并发和殊途同归。

表6 高VBMI路径

注:●表示核心条件存在,⊗表示核心条件缺失,•表示边缘条件存在,表示边缘条件缺失。空白表示“无关”的情况,即该条件既可存在也可缺失。后表同。

(1)动态能力推动型(H1)。路径H1“～数字技术开发×数字技术应用×动态能力×～市场竞争”表明在数字技术开发缺失的情况下,如果数字原生企业具备可供利用的数字技术和强动态能力,就能够缓解市场竞争压力,仍然可以实现高VBMI。具体而言,数字技术开发不足和强市场竞争会阻碍企业BMI进程,但组织强动态能力通过感知、获取和重构资源[23],能够扩大数字技术应用范围和程度,灵敏捕捉市场信息并积极响应顾客需求[48],重塑现有价值主张,增强与顾客的连接与交互,通过提供一站式解决方案提升顾客体验价值[16],弥补数字技术开发和市场环境缺陷,促进高VBMI的实现。

(2)技术-制度支撑型(H2、NH1、NH2)。对比路径H2“～数字技术开发×数字技术应用×动态能力×制度环境”、路径NH1“数字技术应用×～动态能力×制度环境”和路径NH2“～数字技术开发×数字技术应用×制度环境”可以看出,即使数字技术开发不足或动态能力薄弱,专精特新企业也能在高数字技术应用和良好的制度环境支撑下实现高VBMI。原因在于,一方面,健全的制度环境强化数字基础设施建设,激发企业数字技术应用潜能,巩固和提升企业的供给能力[6],尤其是数字产品能够进一步促进企业在细分市场为顾客提供新的利益[54]。另一方面,数字技术应用可以为顾客-企业的持续互动提供支持,关注购前-购中-购后的完整消费过程,驱动企业从单维供给发展为多维(接触点)供给[16,32],减轻数字技术开发不足或动态能力薄弱带来的负面影响,进而实现高VBMI。

(3)制度环境支持型(NH3)。从路径NH3“～数字技术开发×～动态能力×～市场竞争×制度环境”可以看出,即使处于数字技术开发不足、动态能力薄弱和市场竞争激烈的恶劣情况下,完善的制度环境也能为企业BMI提供制度保障和资源支持,增强内外部利益相关者的认同、支持和信任[27],引发资源集聚,提升企业的供给能力,最终实现高VBMI。良好的制度环境是BMI最肥沃的土壤,能克服技术、能力和市场缺陷,引导并支持企业的VBMI行动[40]。

(4)技术-组织-环境协同型(H3、NH4、NH5)。对比路径H3、NH4和NH5可以看出,在强市场竞争-良好制度环境、弱市场竞争、弱市场竞争-良好制度环境三种外部环境下,强数字技术开发或数字技术应用与动态能力的协同作用可以实现高VBMI。数字技术围绕连通性、生成性、开放性、可访问性等概念而发展,为BMI实践提供了可能性[26]。随着数字技术不断嵌入,企业感知、整合和重构等动态能力持续提升[23],释放数字技术潜能,开辟新市场,吸引和留住细分市场用户。同时,良好的制度和市场环境为企业提供了支持和引导[27],增强了企业的专一化程度。总之,技术-组织-环境协同增强或重塑了企业现有的价值主张,并以新型提供物为顾客创造新利益,实现了高VBMI。

2.高EBMI路径

本文通过软件fsQCA 4.0,设定数字原生和非原生企业案例频数阈值和原始一致性阈值为1和0.8,PRI一致性阈值为0.7,计算结果如表7所示。数字原生企业高EBMI路径有4条,数字非原生企业高EBMI路径有3条,总体解和子路径的一致率均大于0.8,即所有路径均通过了QCA检验。

表7 高EBMI路径

(1)制度环境支持型(T1、T3)。对比路径T1“～数字技术应用×市场竞争×制度环境”和路径T3“数字技术应用×动态能力×～市场竞争×制度环境”可以看出,在低数字技术应用或市场竞争激烈的情况下,良好的制度环境支持高EBMI的实现。原因在于,一方面,一个健全的制度环境引导并规范商业模式成长,促进特定商业模式扩展和创新[27],减少企业运营中的不确定性,优化管理流程,降低交易成本,提升企业内部效率[14]。另一方面,良好的制度环境能够提供积极的政策导向并激励企业创新[40],增强企业对外部环境的适应力和竞争力。

(2)动态能力推动型(T2、NT1)。路径T2“数字技术开发×～数字技术应用×动态能力×市场竞争”和路径NT1“～数字技术应用×动态能力～制度环境”的核心条件都包括“～数字技术应用×动态能力”,表明强动态能力能够弥补数字技术应用的不足,推动企业高EBMI实现。具体而言,拥有强大动态能力的企业往往具备组织灵活性,能够快速识别市场趋势和顾客需求变化[24],建立广泛的合作伙伴网络,识别、获取和整合外部资源[23],包括技术支持,以克服自身数字技术应用不足的问题,从而有效推动EBMI。

(3)技术禀赋型(T4)。路径T4表明高数字技术开发和高数字技术应用能够有效赋能企业的EBMI活动。具体而言,数字技术如AI、大数据、云计算、物联网和机器学习等,能够实时收集和分析市场信息,提升决策效率,加快企业的响应速度[10]。先进数字系统和数字平台的使用有利于提高企业生产制造、销售及管理效率,快速试错、迭代新产品和服务,提升整体运营效率[14],进而推动EBMI发展。

(4)技术支撑下的动态能力引领型(NT2)。路径NT2表明在低数字技术开发和市场竞争激烈时,如果非数字原生企业广泛应用数字技术,可以极大改变企业的运营模式,推动核心流程专业化,降低交互成本,缩减价值链中一切不必要的中间环节[14],实现更高的过程效率,赢得市场竞争优势。同时,辅以强动态能力,融合数字技术和现有创新资源,优化资源利用、获取、整合和重构效率[24],仍然能够实现高EBMI。

(5)市场驱动下的动态能力拉动型(NT3)。路径NT3的核心条件是“～数字技术开发×～数字技术应用×动态能力×市场竞争”,该路径表明,即使数字非原生企业数字水平薄弱,也能够在市场环境驱动下,如友善的市场竞争引导企业迅速感知市场的动态信息[25],辅以强大的动态能力激发企业以有利可图的方式建立和更新资源,并根据需要重新配置资源,协调和优化现有业务流程,扩展企业的供应链[23],提高与供应商、客户等利益相关者的交易效率,最终实现高EBMI。

3.低VBMI路径

本文使用软件fsQCA 4.0,设定数字原生和非原生企业案例频数阈值和原始一致性阈值为1和0.8,PRI一致性阈值为0.7,计算结果如表8所示。

表8 低VBMI路径

(1)技术钳制型(L3、L4)。路径L3和L4表明,低数字技术开发和低数字技术应用抑制企业的VBMI。数字技术薄弱影响企业与顾客的互动方式和水平,难以提供无缝衔接的、个性化的、自主的顾客体验,严重阻碍数字交互时代的顾客体验价值创造[16,32]。并且,数字技术不足还会限制新产品和服务开发、跨行业合作、企业与客户和员工新关系形式的搭建等[17],无法创造新型数字提供物,导致低VBMI。

(2)制度环境约束型(L2)。从路径L2“数字技术开发×～数字技术应用×市场竞争×～制度环境”可以看出,制度环境不完善会约束企业数字技术应用,使数字技术开发和市场环境牵引的正向作用无法得到发挥,导致低VBMI。具体而言,不完善的制度环境可能在多个层面对BMI活动产生约束,例如,若缺乏税收优惠、政府补贴、创新融资等方面的政策支持和激励,企业可能难以获得进行BMI所需的资源,进而限制商业模式扩展[40];法律法规不明确或过度严格的行业监管都可能造成企业选择维持现状,不敢轻易尝试新商业模式,难以为现有顾客创造新利益或开辟新市场。

(3)技术-制度抑制型(NL1、NL2、NL4)。综合NL1、NL2和NL4三条路径可以看出,数字技术匮乏和不完善的制度环境将会抑制企业创新活动,使企业难以适应不断变化的客户偏好和技术变革,创造性提供解决方案更是困难重重[16],导致低VBMI。数字技术开发或数字技术应用不足会抑制企业的创新潜力、效率和能力,导致其难以开发出新奇、个性化的数字产品和服务,更无法通过个性化推荐、线上线下消费场景融合等途径提升顾客体验[16,32]。此外,不完善的制度环境也会增加BMI的风险性,二者共同抑制企业的VBMI活动。

(4)制度环境约束下的动态能力缺失型(L1、NL3)。路径L1和NL3表明,在不完善的制度环境和弱动态能力约束下,先进的数字技术或积极的市场环境难以发挥效用,导致低VBMI。动态能力影响企业吸收和利用数字技术的水平,当动态能力薄弱时,企业难以捕捉并正确判断市场和技术的新趋势,可能导致错误的数字技术投资[48]。并且组织灵活性不足,企业将难以有效地融合新数字技术或新模式,甚至产生排斥反应。此外,不完善的制度环境对企业动态能力提出更高要求,包括敏锐识别市场环境变化、灵活配置资源、及时响应制度环境变化等[27]。因此,当企业面临制度环境约束和动态能力缺失时,VBMI活动将会受到阻碍。

4.低EBMI路径

在软件fsQCA 4.0中,设定数字原生和非原生企业案例频数阈值和原始一致性阈值为1和0.8,PRI一致性阈值为0.7,计算结果如表9所示。

表9 低EBMI路径

(1)环境约束型(S1、S2)。路径S1和路径S2的核心条件均为“～市场竞争×～制度环境”,表明市场竞争失衡和制度环境不完善均会约束企业的EBMI活动。原因在于,一方面,商业模式内容、结构和治理的基本设定,无论是动机方面还是经济方面,都需要经受市场持续不断的检验[55]。一旦市场竞争失衡,信息复杂性、不确定性和不对称性变大,企业交易成本就会增加,企业经营效率也会降低[25]。另一方面,制度环境不完善将会加大企业运营的不确定性,促使企业产生寻租行为[50],增加管理成本,抑制创新投入,降低整体效率,导致低EBMI。

(2)技术-组织-环境抑制型(NS1、NS2、NS3)。综合NS1、NS2和NS3三条路径可以看出,数字技术不足(低数字技术开发或低数字技术应用)、动态能力薄弱及外部环境不佳(市场竞争激烈或制度环境不完善)三者共同抑制EBMI活动。首先,若企业缺乏先进的数字技术,就难以应用数字工具优化制造、营销、管理等关键业务流程[46],造成效率低下。其次,若企业适应能力、创新能力、吸收能力不足,就无法灵活配置资源来维持和增强BMI水平[24]。最后,若企业在政策资源利用和市场响应上力不从心,就无法获得外部环境支持。三者负面效应叠加将会导致低EBMI。

(三)稳健性检验

本文参考彭伟等(2022)[56]的做法,通过调整校准阈值,重新分析调整后的数据,如果组态数量与构成、一致率与覆盖率等未发生实质性变化,那么可以认为定性比较分析的计算结果相对稳健。本文将变量校准阈值的交叉点由中位数改为均值,产生的组态基本一致,即研究结论稳健。

(四)讨论与比较分析

本文依据fsQCA的计算结果,明晰数字原生/非原生企业高或低VBMI与EBMI的路径特征,深入分析并诠释两类企业不同导向BMI路径异同的顶层逻辑。

1.高BMI路径比较

本文进一步依据技术、组织和环境配置情况将高VBMI与高EBMI路径划分为三种组态类型:单一型、适配型和完备型,如图2所示。首先,横向对比不同导向型BMI,发现环境支持型(A1)、技术-组织协同型(B1)、技术-环境支持型(B2)和完备型(C)在两类BMI路径中均发挥关键作用,动态能力推动型(A2)和组织-环境拉动型(B3)仅存在于高EBMI中。其次,纵向对比数字原生与非原生企业,发现单一型(A1)、适配型(B1、B2)和完备型出现于两类企业高BMI路径中,动态能力推动型和组织-环境拉动型仅存在于非数字原生企业中。最后,综合对比高BMI的所有路径,发现环境支持型、技术-组织协同型、技术-环境支持型和完备型是企业高VBMI与EBMI的普适性路径,而动态能力推动型和组织-环境拉动型对数字非原生企业的EBMI发挥特定作用。

注:A-单一型,A1为环境支持型;A2为动态能力推动型;B-适配型,B1为技术-组织协同型;B2为技术-环境支持型;B3为组织-环境拉动型;C-完备型。

图2 高BMI路径类型比较

进一步,分析数字原生与非原生企业高VBMI与高EBMI路径相似性和差异性的原因如下:

(1)相似性。无论是数字原生还是非原生企业,在高数字技术嵌入链接强动态能力(B1)或适配良好的商业环境(B2),又或是制度环境(A1)强力支持,再或是技术-组织-环境三者协同(C)下,都能实现高BMI。首先,基于制度理论,专精特新企业(无论是否为数字原生企业)受到国家和政府的高度重视和强力支持[57],在税收优惠、资金补贴和奖励等政策扶持下,积极采取创新行为,快速响应市场需求,提升自身的BMI水平。其次,基于生态系统理论,良好的商业环境有利于两类企业与各方行动者建立新的连接和互动[56],尤其是数字非原生企业,通过合作伙伴网络获得技术支持,弥补了其数字资源的先天不足,驱动BMI活动。最后,基于动态能力理论,无论是数字技术开发和利用,还是政策和市场环境识别和响应,都离不开适应、吸收、整合、重构等动态能力[48],故动态能力协同数字技术、外部环境等条件实现高BMI。

(2)差异性。动态能力推动型和组织-环境拉动型仅引致数字非原生企业高EBMI。基于资源基础观,数字原生企业具备数字化战略、数字资源的先天优势,是新型数字技术的领跑者[3],且组织灵活性较高。数字非原生企业缺乏数字基因,数字基础薄弱,甚至部分企业与数字世界脱节,组织往往较为僵化[6]。因此,动态能力提升能够帮助数字非原生企业适应、学习和应用数字技术[23],弥补先天数字技术的不足。消费者行为变化、行业竞争格局调整等市场环境牵引也对企业动态能力提出更高要求[25],故市场环境牵引和动态能力提升对数字非原生企业的影响可能更为明显。

综合上述分析,本文提出命题1:环境支持型、技术-组织协同型、技术-环境支持型和完备型在数字原生和非原生专精特新企业高BMI路径中均发挥重要作用,而动态能力推动型和组织-环境拉动型仅引致数字非原生企业高EBMI。

2.低BMI路径比较

依据技术、组织和环境薄弱情况,本文进一步将低VBMI与低EBMI路径划分为短板型(a)、断连型(b)和洼地型(c)三种组态类型(见图3)。首先,短板型仅存在于数字原生企业低BMI中。其一,技术钳制型(a1)引致数字原生企业低VBMI。一方面,基于资源基础观,相较于数字非原生企业,数字原生企业的核心竞争力和商业模式构建紧密依赖于数字技术发展,任何技术不足都可能直接影响商业活动的各个环节[3],钳制新型解决方案的提供,导致低VBMI。另一方面,基于生态系统理论,数字原生企业往往依托先进数字技术嵌入复杂生态系统,而技术不足可能弱化其系统角色地位[15],减少合作机会,钳制VBMI活动。其二,环境约束型(a2)引致数字原生企业低VBMI和低EBMI。基于制度理论,数字原生企业作为技术创新的先驱,在追求技术、模式创新的同时要确保其创新活动在合法性框架中执行,以获得利益相关者认同和支持,故现有法律法规、行业监管等环境对其BMI活动具有约束力[58]。其次,组织-环境约束型(b1)存在于两类企业低VBMI中。无论企业数字技术是强还是弱,都无法克服由动态能力不足和外部环境恶劣二者叠加导致的企业应对外部环境变化能力受限、资源配置低效、盲目模仿、创新动力不足等问题[48,51,56],进而抑制终端解决方案的提出,不利于实现VBMI。最后,技术-环境制约型和洼地型仅存在于数字非原生企业低BMI中。其一,技术-环境制约型引致数字非原生企业低VBMI。数字技术不足导致企业无法敏锐捕捉市场需求,难以开发出具有竞争力的产品、服务或解决方案。且外部环境的不完善要求企业具备灵活应变能力,但技术落后的数字非原生企业无法快速收集、识别、分析外部信息,更难以迅速做出反应[3,18],导致低VBMI。其二,洼地型引致数字非原生企业低EBMI。当技术-组织-环境各方面均薄弱时,数字非原生企业缺乏必要的数字积累和研发能力,数字基础设施落后[3],制造、销售、管理等一系列关键流程效率低下,且组织结构僵化,难以灵活配置资源,学习能力、适应能力不足[6]。再加上制度环境不完善、市场竞争激烈等外部环境的挑战,导致低EBMI。

注:a-短板型,a1为技术钳制型,a2为环境约束型;b-断连型,b1为组织-环境约束型,b2为技术-环境制约型;c-洼地型。

图3 低BMI路径类型比较

综合上述分析,本文提出命题2:短板型仅存在于数字原生企业低BMI中,技术-环境制约型和洼地型仅存在于数字非原生企业低BMI中,组织-环境约束型在两类专精特新企业低BMI路径中均发挥重要作用。

3.综合比较

对比数字原生/非原生企业VBMI与EBMI路径可以看出:(1)制度环境对数字原生企业高BMI具有重要影响。基于制度理论,BMI需要确保重要的利益相关者(如客户)理解并接受创新是合法的,以获得其他生态系统参与者的支持[58]。相较于数字非原生企业,数字原生企业往往基于新技术快速创新,其特有的运营模式和对技术的高度依赖可能导致更复杂、更前沿的合法性问题[4-5],需要高度重视制度环境对BMI的影响。(2)动态能力在数字非原生企业高EBMI中扮演着不可或缺的角色。数字非原生企业往往需要在现有资源、业务结构和流程基础上融入数字元素,这意味着需要更强的适应能力来平衡传统业务和新业务[6]。并且,相较于数字原生企业,数字非原生企业面临更为紧迫的转型压力[5],更需要依托动态能力有效整合资源,探索和实施新商业模式,提高整体运营效率。(3)技术、组织和环境要素在两类专精特新企业高BMI中发挥协同作用。技术-组织协同型、技术-环境支持型、组织-环境拉动型和完备型引致高BMI,组织-环境约束型、技术-环境制约型和洼地型导致低BMI,这些路径表明数字技术为BMI提供工具支撑,组织是BMI的载体和具体执行者,环境是BMI的土壤,三者相互作用、相互支持,共同促进BMI。

综合上述分析,本文提出命题3:制度环境对数字原生企业高BMI具有重要影响,动态能力在数字非原生企业高EBMI中扮演着不可或缺的角色,技术、组织和环境要素在两类专精特新企业高BMI中发挥协同作用。

五、结论、启示与展望

(一)研究结论

本文引入TOE框架综合表达数字化情境特征,并基于33家数字原生和72家非原生专精特新企业数据,运用fsQCA方法识别高或低VBMI与EBMI路径,主要结论有:(1)高BMI路径包括完备型、适配型和单一型。环境支持型、技术-组织协同型、技术-环境支持型和完备型在数字原生和非原生专精特新企业高BMI路径中均发挥重要作用,而动态能力推动型和组织-环境拉动型仅引致数字非原生企业高EBMI。(2)低BMI路径可被划分为短板型、断连型和洼地型。短板型仅存在于数字原生企业低BMI中,技术-环境制约型和洼地型仅存在于数字非原生企业低BMI中,组织-环境约束型在两类专精特新企业低BMI路径中均发挥重要作用。(3)数字化情境要素对不同数字原生属性专精特新企业BMI的影响效应存在差异。制度环境对数字原生企业高BMI具有重要影响,动态能力在数字非原生企业高EBMI中扮演着不可或缺的角色。(4)技术、组织和环境要素在两类专精特新企业高BMI中发挥协同作用。

(二)管理启示

数字化情境下BMI是一个复杂、动态的系统性工程,借助TOE框架与fsQCA方法为数字原生和非原生企业提供VBMI与EBMI多元路径选择策略,对专精特新企业和其他领域企业均有重要启示与实际指导意义。

(1)对于数字原生专精特新企业,应依据所处制度环境制定符合自身情况的BMI策略。一方面,作为国家创新驱动发展战略的重要支点,国家与地方政府出台了一系列税收优惠、财政补贴、研发奖励等政策措施[57],旨在支持专精特新企业加大研发投入,提升创新能力。另一方面,专精特新企业具备专业性、精细化、特色化和新颖化特征[57],且数字原生企业具备天然的技术优势和技术依赖,二者结合可能会构建出过于独特的商业模式,造成更复杂的合法性问题。因此,在与制度环境的互动中,数字原生专精特新企业需要识别并合理利用政策机会,发挥其在细分领域的深度优势。同时,在利用数字原生企业的技术基因时,保持高度的政策敏感性和灵活性,确保企业BMI活动的合法性。

(2)对于数字非原生专精特新企业,要重视动态能力开发。数字非原生企业缺乏数字基因,在面对数字原生企业战略、模式的冲击时,需要与时俱进,积极开发和提升动态能力,包括构建数字思维、调整组织结构、优化业务流程等,增强数字技术嵌入现有业务的水平,例如融合专业化与数字化,开发专业细分领域具有领先水平的数字化解决方案或产品;引入精细化管理的数字系统;利用数字技术探索特色服务等。强大的动态能力不仅能够巩固数字非原生专精特新企业原有的优势,还能助力其在数字化情境中持续BMI,获得新的增长点。

(3)数字化情境下,两类专精特新企业都应该从整体性视角出发,理解技术、组织与环境三者之间的协同效应,并基于自身条件差异化选择不同导向BMI及特定路径。技术-组织协同型、技术-环境支持型、组织-环境拉动型和完备型等不同要素的组合都能引致高BMI,故企业管理者应尽量摒弃单因素主导思想并重视组态协调思维的应用,选择适合本企业BMI的导向类型,再因地制宜地选择特定导向BMI路径。

(三)理论贡献、研究不足与展望

本文探索数字化情境组态如何影响数字原生与非原生企业VBMI与EBMI的多元驱动路径。其理论贡献在于:(1)延续阮添舜等(2023)[18]对数字化情境的TOE框架表达,并响应江积海和王烽权(2019)[14]关于现有BMI导向或类型划分已无法适用于数字化情境下的新型商业模式的倡议,本文基于组态视角,进一步构建数字化情境下的TOE框架,以研究价值和效率导向型BMI的多元驱动路径,拓展数字化情境下BMI前因、类型和具体路径研究,深化数字技术、动态能力、制度环境等因素在BMI研究中的解释力度,丰富现有TOE框架。(2)对比数字原生与非原生专精特新企业不同导向BMI路径的异同,扩展BMI异质性和边界条件研究。同时,数字原生与非原生企业BMI导向类型和路径的异同也为探究两类企业竞争优势来源提供新的理论视角,有助于解释美团、抖音等数字原生企业为何快速崛起,扩展专精特新企业BMI研究。(3)研究结果证实孙忠娟和卢燃(2023)[59]关于数字经济引发企业管理变革、模式创新的结论,本文发现完备型、适配型和单一型三类高BMI路径及短板型、断连型和洼地型三类低BMI路径,深化数字化情境与BMI导向的关系研究。制度环境对数字原生企业高BMI具有重要影响,动态能力在数字非原生企业高EBMI中扮演着不可或缺的角色等实证结论为不同数字原生属性专精特新企业BMI路径选择提供决策指导。

本文的研究存在如下不足:第一,难以涵盖数字化情境下BMI的所有影响因素。TOE框架虽在一定程度上保证了影响因素选取的科学性,但限制了框架外的重要因素纳入,如高管认知、网络关系等,未来可采用Meta分析提炼影响因素并进一步研究。第二,部分变量测量存在不足。例如,VBMI测量基于文本挖掘和扎根理论方法,难免存在一定的主观性,未来研究可开发相关量表。第三,质性分析不足。未来可结合样本案例深入分析路径机制。第四,QCA方法存在时间盲区。虽然本文数据选取了2019—2021三年的均值,但仍只是静态数据,未来可采用多时段QCA进行完善。

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